作者：李嘉敏; 陈洪宇医案叶天士临证指南医案方证人工神经网络知识发现
摘要：目的通过人工神经网络技术构建可根据症状体征预测用药的医案模型，以《临证指南医案.湿》医案为例，分析方证之间的网状关系。方法对《临证指南医案.湿》医案进行筛选，将症状、体征、处方药物等数据规范化后录入。采用Python语言编程，PyBrain模块构建并训练神经网络模型，MatPlotLib模块绘制误差曲线、预测的拟合曲线，评估灵敏度与特异度，NetworkX模块实现方证网状关系的可视化表达，分析处方内的药物及配伍关系与其针对的病证病机或病理环节之间的关系。结果构建的医案神经网络模型预测灵敏度96.15%、特异度75.00%，实现了方证网状关系的可视化映射及其单个、单组、两组节点间多角度的分析。结论人工神经网络能较好模拟医案知识的方证关系，网状关系的可视化组合与呈现可为医案文献的方证知识发现提供可行方法。
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